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在浩瀚的历史长河中，总有一些传奇故事让人津津乐道。今天，就让我们走进一个充满奇幻色彩的穿越故事——1v3高干穿越。 这是一个发生在现代都市的故事。主人公林晓，一个普通的大学生，在一次偶然的机会下，穿越到了一个名为“高干王朝”的古代世界。在这个世界里，高干家族掌握着绝对的权力，而普通百姓则生活在水深火热之中。 林晓穿越到高干王朝后，发现自己竟然被卷入了一场1v3的权力斗争。这场斗争的三个对手分别是：高干王朝的太子、丞相和将军。他们各自拥有强大的实力和野心，为了争夺皇位，不惜一切代价。 面对如此强大的对手，林晓深知自己必须迅速成长，才能在这场斗争中生存下去。于是，他开始努力学习古代知识，提升自己的实力。在这个过程中，他结识了许多志同道合的朋友，也收获了一段段真挚的感情。 在太子、丞相和将军的斗争中，林晓逐渐发现，他们并非都是坏人。太子虽然野心勃勃，但内心却有着一颗仁爱之心；丞相看似冷酷无情，实则为了国家百姓的福祉；将军则是一位忠勇之士，为了国家利益，不惜牺牲自己。 然而，在这场斗争中，林晓也看到了人性的丑恶。太子为了达到目的，不惜陷害忠良；丞相为了巩固权力，不惜牺牲无辜百姓；将军则被太子利用，成为他争夺皇位的棋子。 在这场斗争中，林晓逐渐成长为一个有担当、有智慧、有勇气的英雄。他不仅学会了如何运用智慧化解危机，还学会了如何保护自己和朋友。在关键时刻，他挺身而出，与太子、丞相和将军展开了一场惊心动魄的较量。 经过一番激战，林晓凭借着自己的智慧和勇气，成功击败了三个对手。他不仅拯救了高干王朝的百姓，还让这个国家走向了繁荣昌盛。而他自己，也在这场穿越之旅中找到了自己的使命和价值。 然而，当林晓回到现实世界时，他才发现，原来这一切都只是一场梦。虽然梦醒了，但林晓却依然怀念那段穿越时空的时光。他深知，在那个世界里，他不仅收获了友情、爱情，还收获了成长和勇气。 1v3高干穿越，这个故事告诉我们，无论身处何种境地，都要勇敢面对挑战，坚持自己的信念。只有这样，我们才能在人生的道路上越走越远，成为真正的英雄。 在这个充满奇幻色彩的故事中，林晓用自己的智慧和勇气，书写了一段传奇。让我们为他的勇敢喝彩，也为他的成长点赞。在未来的日子里，愿我们都能像林晓一样，勇敢地面对生活的挑战，成为自己人生的英雄。

算力，就像骑手一样，也要学会调度。假如你在深夜点了一份外卖。几分钟后，系统迅速给你派来最近的骑手，他不需要全城出动的大军，只要顺路接单，就能把一碗热汤准时送到你手里。美团正在把这种 " 派单逻辑 " 搬到 AI 世界。在最新发布的 LongCat-Flash 模型里，算力不再是一股脑砸上去，而是像骑手一样被精准调度：复杂问题派更多 " 高手 "，简单问题就近解决，最大限度减少浪费。美团最近的财报，和所处的竞争环境，让它需要新的故事。而 LongCat-Flash，就是美团递出的第一张筹码：在大模型赛道开打另一场战斗，把百万 tokens 的推理成本压到 0.7 美元。以下为 LongCat-Flash 技术文档解读：像管理骑手一样管理算力技术创新：算力活在算法中首先，LongCat-Flash 的特别之处，不在于它 " 更大 "，而在于它会 " 精打细算 "。它的总参数规模有 5600 亿，但在实际推理时，每个 token 只需要调用一小部分，大约 18.6B – 31.3B。可以把它想象成一个庞大的骑手团队，不是每一单都要全员出动，而是根据订单的难度，派出最合适的几位骑手去送。这样一来，既能保证覆盖面，又避免了算力浪费。而所谓 " 零计算专家 "，其实就是处理简单任务的捷径。比如，一单只是送楼下便利店的一瓶水，就不需要总部复杂调度，附近的小哥顺路就能完成。同样，LongCat-Flash 遇到简单的 token，就直接放行，不浪费多余算力，把资源留给真正复杂的任务。这种 " 按需分配 " 的逻辑，让模型像调度骑手一样，把活派得更合理。上图中展示了 LongCat-Flash 的整体架构：每层由多头潜在注意力（MLA）+ MoE 专家组成，其中一部分是零计算专家，保证遇到简单 token 时可以 " 零开销 " 直接通过。上图中 ( a ) 曲线显示：在相同算力预算下，加入零计算专家的模型 loss 更低，收敛更快； ( b ) 激活专家数稳定在 8 个左右，平均约 27B 参数； ( c ) 不同 token 之间算力分配差异明显，说明模型确实在 " 挑单子 "。另一个创新点叫 ScMoE（Shortcut-connected MoE）。传统模型要等一批任务全部处理完，再进入下一批，就像骑手要等所有订单派完才能出门。ScMoE 的思路是 " 边派边送 "：骑手在送餐的同时，系统已经开始为他规划下一单。这样，算力的使用和通信可以同时进行，整体效率自然提升。图中三组曲线（不同模型规模）显示：有无 ScMoE 的 loss 几乎重合，质量完全一致，但由于通信和计算可以重叠，ScMoE 在吞吐率和推理速度上显著提升。工程能力：给算力买个 " 社保 "规模大，速度快只是第一步，关键是能不能稳定运行。LongCat-Flash 的训练方式更像是在逐步扩张一个骑手网络：先在小范围试运行，把调度规则、路线规划都调好，再推广到更大的范围，避免一上来就乱成一团。为了防止系统崩溃，它设置了 " 三重保障 "。Router 稳定，相当于避免所有订单都集中在一条线路；激活稳定，就像防止某几个骑手被派单过多而累坏；优化器稳定，则保证整体调度有节奏，长期能跑下去。正是靠这一套机制，它在 30 天里完成了 20 万亿 tokens 的训练任务。性能比较：表现稳健从成绩单来看，LongCat-Flash 不只是推理快，在各大基准测试中同样表现稳健：通用任务：在 MMLU（89.71）和 CEval（90.44）中，LongCat-Flash 达到与国际一线模型相当的水准。虽然 CEval 分数略低于 Kimi-K2（91.26），但整体表现依旧领先大多数基线模型，展现了不错的中文理解能力。复杂推理：在 GPQA-diamond（73.23）上，LongCat-Flash 与同类模型保持相近水准；在 DROP（79.06）、ZebraLogic（89.30）、GraphWalks-128k（51.05）等测试中，也稳定处于中上游梯队。数学能力：在 MATH500（96.40）和 AIME24（70.42）上，LongCat-Flash 与 Kimi-K2、DeepSeek 相比差距不大，维持在高水平。在 BeyondAIME（43.00）上虽有下滑，但整体仍优于多数模型。编程任务：在 HumanEval+（88.41）、MBPP+（79.63）等 benchmark 上，LongCat-Flash 表现稳定，略低于 Kimi-K2（93.29、79.87），但依旧优于 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等对手。实测美团 LongCat-Flash：快其实从上面的测试基准中可以看到，美团 LongCat-Flash 的性能并没有遥遥领先的地方，只能算是与各大主流模型能力旗鼓相当。因此在很多常用的测试中看不出差别，但有一点：美团这个模型是真的快，和买了准时宝一样。promtps：写一个 Python 函数 is_prime ( n ) ，判断 n 是否是质数，并给出 10 个不同的测试样例。左边模型是 LongCat-Flash 网页端，右边是 kimi 1.5（根据官网描述，响应更快），可以看到同样的提示词，LongCat-Flash 没有怎么思考，一行行内容直接飞出来，而 kimi 1.5 经过短暂思考后，（和 LongCat-Flash 相比）慢悠悠的把内容写出来。在核心代码部分，二者也没差别，可以说 LongCat-Flash 又快又好。LongCat-Flash 的速度和价格优势，未必能立刻改写行业格局。毕竟在大模型市场，生态和用户习惯往往比性能参数更具粘性。但它却透露出一个信号：美团依然习惯用自己最擅长的打法，把复杂的科技问题翻译成 " 调度骑手 " 的逻辑，再用价格杠杆撬开市场。这让问题变得更有趣：当 AI 巨头们在谈模型规模、参数精度时，美团却在谈派单效率和成本曲线。它看似 " 接地气 " 的切入点，反而可能成为搅动格局的变量，就像曾经的 DeepSeek 那样。十年前，美团用补贴烧出了外卖帝国。十年后，它是否能靠另一场价格战，把自己送进大模型的牌桌？没人能给出答案，但至少可以确定的是，美团已经递出了第一张筹码。